![Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] - Читать Любимую Русскую Полную Книгу 👉 Read-E-Book.com](/uploads/posts/books/5/1/2/1/6/roman-s-data-science-kak-monetizirovat-bolshie-dannye-litres-download.jpg)
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]
- Автор: Зыков Роман
- Год: 2021
- Язык: русский
- Год: Питер
- ISBN: 978-5-4461-1879-3
- Жанр: Бизнес
Электронная книга - «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]». Краткое содержание книги:
Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
Важный аспект – мотивация менеджера. Я люблю цитировать конспект лекций «You and your research» [21] Ричарда Хэмминга. Ричард работал в лаборатории Bell Labs, в том числе с Клодом Шенноном (основателем теории информации). Как и многие знаменитые ученые того времени, Хэмминг работал над проектом первой атомной бомбы США. Сама лаборатория была очень мощной: там изобрели первый транзистор, ученые лаборатории получили семь Нобелевских премий в разных областях. Его попросили сравнить исследовательскую работу и менеджмент, и вот что он ответил:
«Если вы хотите быть великим исследователем, вы не станете им, будучи президентом компании. Другое дело, если вы хотите быть президентом компании. Я не против того, чтобы быть президентом компании. Я просто не хочу. Я думаю, Иан Росс делает хорошую работу в качестве президента Bell Labs. Я не против этого; но вы должны четко понимать, чего хотите. Еще, когда вы молоды, вы можете захотеть быть великим ученым, но пожив больше, вы можете изменить мнение. Например, я пошел однажды к своему боссу, Боду, и спросил: “Почему ты вообще стал главой департамента? Почему ты не остался просто хорошим ученым?” Он ответил: “Хэмминг, у меня было видение того, какой должна быть математика в Bell Laboratories. И я понимал, что, чтобы это видение воплотилось, это должен был сделать я; я должен был быть главой департамента”. Когда вы можете в одиночку воплотить то, что хотите, тогда вам следует этим заниматься. Как только ваше видение того, что, как вы считаете, должно быть сделано, больше того, что вы можете сделать в одиночку, вам надо двигаться в менеджмент. И чем больше видение, тем дальше в менеджмент вам надо идти. Если у вас есть видение того, какой должна быть вся лаборатория или вся Bell System, вам надо идти туда, чтобы это осуществить. Вы не можете это осуществить легко снизу.
Это зависит от ваших целей и желаний. И по мере их изменения в жизни вы должны быть готовы меняться. Я выбрал избегать менеджмента, потому что предпочитал делать то, что могу делать в одиночку. Но это выбор, который сделал я, и он субъективен. Каждый человек имеет право на собственный выбор. Пусть ваш ум будет открыт. Но когда вы выберете путь, ради всего святого, осознавайте, что вы сделали и что решили. Не пытайтесь делать и одно, и другое».
Есть один минус полного перехода в менеджмент – атрофия технических навыков. Менеджеру будет сложно вернуться в работу руками, а такое иногда бывает, например, когда создают стартап. По этому поводу Колсон написал [20], что «истинный лидер аналитики никогда не утратит любопытства и поздними вечерами или утром в выходные может самостоятельно покопаться в данных, строить простейшие графики и самостоятельно сделать выводы. Это даст ему понимание данных, которое нельзя получить никаким другим способом, кроме как погрузив туда руки». Что повысит вашу самооценку и поможет мотивировать ваших сотрудников быть любознательными и любить свою профессию. Я очень люблю свое ремесло, даже когда управляю чем-то, мне всегда интересно посмотреть код – как это работает внутри черного ящика.
Управление задачами
Почти все задачи аналитики делятся по направлениям, и к каждому нужен свой подход:
• Инженерные задачи.
• Найти причину какого-либо явления (инсайт).
• Проверить гипотезу или провести исследование.
Инженерные задачи включают в себя разработку дашбордов, метрик, добавление источников данных, оптимизацию вычислений, решение вопросов технического долга. Все эти задачи объединяет один очень важный фактор – у них четкий и понятный результат и, как правило, легко прогнозируемая трудоемкость. Их можно щелкать, как орешки, последовательно меняя статус (рис. 3.1):
• Задача пришла от заказчика (New).
• Задача получила приоритет, оценку трудоемкости и поставлена в очередь на исполнение (To Do).
• Задача взята в работу (In Progress).